【链路追踪】sleuth链路追踪+Zipkin分析

一、前言：首先，我们来了解一下为什么要使用链路追踪

        微服务架构是一个分布式架构，它按业务划分服务单元，一个分布式系统往往有很多个服务单元。由于服务单元数量众多，业务的复杂程度不同，如果出现了错误和异常 ， 很难去定位。主要体现在， 一个请求可能需要调用很多个服务，而内部服务的调用复杂性，决定了问题难以定位。

        所以微在服务架构中，必须实现分布式链路追踪，去跟进一个请求到底有哪些服务参与，参与的顺序又是怎样的，从而达到每个请求的步骤清晰可见，出了问题，很快定位。链路追踪组件有 Google 的 Dapper，Twitter 的 Zipkin，以及阿里的 Eagleeye （鹰眼）等，它们都是非常优秀的链路追踪开源组件。

二、基本术语

Span（跨度）：基本工作单元，发送一个远程调度任务 就会产生一个 Span，Span 是一个 64 位 ID 唯一标识的，Trace 是用另一个 64 位 ID 唯一标识的，Span 还有其他数据信息，比如摘要、时间戳事件、Span 的 ID、以及进度 ID。

Trace（跟踪）：一系列 Span 组成的一个树状结构。请求一个微服务系统的 API 接口，这个 API 接口，需要调用多个微服务，调用每个微服务都会产生一个新的 Span，所有由这个请求产生的 Span 组成了这个 Trace。

Annotation（标注）：用来及时记录一个事件的，一些核心注解用来定义一个请求的开始和结束 。这些注解包括以下：

• cs - Client Sent -客户端发送一个请求，这个注解描述了这个 Span 的开始
• sr - Server Received -服务端获得请求并准备开始处理它，用 sr 减去 cs 时间戳便可得到网络传输的时间。
• ss - Server Sent （服务端发送响应）–该注解表明请求处理的完成(当请求返回客户端)，如果 ss 的时间戳减去 sr 时间戳，就可以得到服务器请求的时间。
• cr - Client Received （客户端接收响应）-此时 Span 的结束，如果 cr 的时间戳减去 cs 时间戳便可以得到整个请求所消耗的时间

三、项目整合Zipkin

1、docker 安装 zipkin

docker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin

2、在pom中添加依赖

      org.springframework.cloud spring-cloud-starter-zipkin    

3、在application.yml添加如下配置

spring:  zipkin:    base-url: http://192.168.2.190:9411/# zipkin 服务器的地址    discovery-client-enabled: false # 关闭服务发现，否则 Spring Cloud 会把 zipkin 的 url 当做服务名称    sender:      type: web # 设置使用 http 的方式传输数据  sleuth:    sampler:      probability: 1  # 设置抽样采集率为 100% ，默认为 0.1 ，即 10%

四、本地测试

启动项目，所有功能都跑一遍，然后访问 zipkin 服务器地址，显示如下：